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1.
在气候变化和人类活动的双重影响下,全球极端气候频发,流域降水发生了深刻变化,因此有必要深入挖掘降水径流的内在特性及变化规律,增强人类在变化环境下对流域水文气象要素演变规律的认识。通过引入Mann-Kendall非参数检验法、R/S分析法、滑动t检验和Morlet小波变换,解析了雅砻江流域气象站点近50 a来降水的年际趋势、突变识别和周期特征,同时以相关系数衡量了径流对降水的响应程度。结果表明:流域降水Hurst指数均大于0.5,其中清水河、石渠和中甸站趋势性较为显著;同时受变化环境的持续影响,流域降水在时域和频域均存在多尺度显著性周期,降水在1.0~2.5 a的小周期和4~6 a的大周期间不断振荡;且得到了流域径流对降水的强响应气象站点,其中除中甸站外,其余站点的趋势性并不显著。研究成果可为非线性径流预报模型驱动因子筛选提供科学依据。 相似文献
2.
《人民珠江》2021,42(3)
基于22个雨量站长序列降水资料,采用线性趋势法、滑动平均、MK检验、滑动t检验等方法,选取8个极端降水指数,分析万泉河流域极端降水的时间演化和空间分布,并进行突变检验。结果表明:(1)万泉河流域北源(除思河站外)及中下游干流8个指标年均值空间分布相似,波动相对较小,南源8个指标年均值空间分布差异性较大,年均值整体波动较大;(2)流域极端降水指数呈增加趋势但不显著,长期的变化趋势仍有很大的不确定性,南源、北源、中下游干流长期变化趋势分化;(3)除CWD外,流域的PRCPTOT等7个指标年代际规律相似,21世纪后年代际变化明显,起落显著,CWD年代际变化规律明显,波动起伏较大;(4)流域极端降水指数突变年份差异性较大,PRCPTOT与Rx1day、R99PTOT突变年份相近,其他指标各不相同。 相似文献
3.
《人民黄河》2014,(5):27-30
采用国家气候中心发布的1961—2010年气象台站观测资料插值格点化数据集(CN05.1),选取巢湖流域及其周边的29个格点站降水量资料,运用Mann-Kendall以及反距离加权插值法,分析研究巢湖流域极端降水事件的频率、降水量、强度、年最大日降水量和严重干旱事件的频率等多个指标的时间变化和空间分布特征。结果表明:①巢湖流域极端降水频率与极端降水量的变化趋势一致,变化幅度相当,在空间分布上两者呈现出由西南向东北方向的增加趋势;②极端降水事件的频率、降水量、强度、年最大日降水量都趋于波动性升高,唯独严重干旱事件的次数明显减少;③极端降水强度和严重干旱事件的空间分布变化相当明显,很有可能与所处的特殊地形、地貌、气象条件、土地利用方式和全球变暖等有关;④近50 a巢湖流域极端降水事件的增加、严重干旱事件的显著减少以及空间分布差异性和巢湖流域本身易受侵蚀的地质构造条件,导致巢湖流域洪涝灾害事件发生的可能性非常大。 相似文献
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基于11个雨量站1979—2020年降水资料,采用Mann-Kendall趋势检验、滑动t检验、小波分析的方法对牛路岭水库流域8个极端降水指标的空间分布、趋势、突变和周期性进行分析。结果表明:(1)流域PRCPTOT、SDII、R50、R100从上游到下游逐渐增加,其余指标空间分布无显著规律;(2)8个极端降水指标趋势分化,未通过MK检验,PRCPTOT、CWD、R50、R99PTOT呈增加趋势,其余指标呈减少趋势;(3)流域PRCPTOT、SDII、R50、R100突变点为2008年,CWD、Rx1day、Rx3day突变年份分别为1999、1998、2006年,R99PTOT在1998、2015年发生2次突变;(4)流域8个极端降水指标均存在2个或3个周期信号。其中,除了R100和R99PTOT,其余6个极端降水指标时间尺度周期第一、第二周期平均周期分别为19、14 a, R100、R99PTOT第一、第二周期平均周期分别为10、19 a。 相似文献
5.
以赣江上游章水流域内15个雨量站1957-2016年逐日降水资料为基础,获取了12个极端降水指数。分别采用线性趋势、Modified Mann-Kendall非参数检验法、累积距平法、Pettitt突变检验法、小波分析、Hurst指数分析和克里金插值等方法对12个极端降水指数的时空变化特征进行探讨。结果表明:1957-2016年间,暴雨量及日数、强降水量及贡献率和最大湿润日数均呈现上升趋势,极强降水量及贡献率、最大干旱日数、年最大雨量、连续5日最大雨量呈现下降趋势,且其未来趋势均将得到加强;大雨量及日数呈现上升趋势,但未来趋势将可能减弱;所有极端降水指数的过去趋势均不具有显著性,同时未发生显著的突变,并且普遍存在以1988年为中间轴的33~34a主周期;大雨量及日数、暴雨量及日数、强降水量、最大湿润日数、年最大雨量、连续5日最大雨量的高值中心均在流域西南区域的内良站附近,并呈上升趋势,低值区域主要分布在流域的东部区域,并呈现下降趋势,且其整体空间分布大致相同,均为西南向东北递减;而强降水贡献率及极强降水贡献率为东南向西北递减,最大干旱日数是从东向西的递减趋势。未来章水流域极端降水的变化趋势可能还会增强,加强流域极端降水事情的预防对流域水旱灾害防治意义重大。 相似文献
7.
基于GAMLSS模型的大渡河流域极值降水非一致性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以GAMLSS模型为基础,分析大渡河流域降水频率的非一致性特征,并将时间和多项气候因素作为解释变量进行参数拟合。结果表明,大渡河流域年最大日降水序列均呈现不显著变化的趋势,与一致性模型相比,大渡河流域降水序列的时间非一致性的特征不明显,而气候指标可以更好地反映大渡河流域降水非一致性的特征,表现为所有气象站点GAIC值与一致性模型的值相比明显减少。GAMLSS模型可以模拟水文序列的方差、偏态系数等其他统计参数非线性变化趋势,能够反映水文序列的非一致性特征。 相似文献
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《南昌工程学院学报》2019,(6)
以1961—2015年赣江流域22个站点逐日降水量数据为研究对象,采用线性趋势、pettitt突变检验、Mann-Kendall显著性检验、累积距平法、反距离加权法等方法,分析了赣江流域8个极端降水指数时间和空间变化特征及其影响因素。结果表明:(1)P95、P99指数整体呈下降趋势,I95、I99指数整个流域(除寻乌站的P99)呈上升趋势,其余指数在整个流域同样呈上升趋势,但变化不显著。(2)极端降水指数上游和中游的I95指数和中游的I99指数,在0.05显著性水平下,显著上升。突变年份主要集中在90s和2000s,是极端降水事件多和强度较大的年代,发生突变次数最多的在1991年。(3)R50、RX1day、RX5day三个指数都呈现出有东北向西南方向递减的趋势,P95、P99、I95、I99指数的最高值都在井冈山一带,流域的东北部和中游西部存在较高的极端降水可能性,易发生泥石流、洪水等自然灾害。本研究可为当地的防灾减灾及水土保持提供科学依据。 相似文献
10.
广东省极端降水时空分布特征研究 总被引:3,自引:0,他引:3
广东省是极端降水多发区,为分析广东省极端降水的时空分布的主要特征,选取2013年1月1日至2017年3月16日之间共1 553 d的3 370个站点逐时降水量资料,并运用统计学、热点和泛克里金方法进行分析计算。研究结果显示,极端降水量主要集中在4—10月,约占全年降水的78%,广东省的极端降水量与极端降水场次的空间分布基本一致。从不同区域看,广东省极端降水空间分布不均匀,粤东汕尾—汕头—揭阳、粤西阳江—茂名、粤北韶关南部、珠三角江门—惠州北部等地区发生极端降水的总场次达57 756场,占比达到71%,韶关—清远北部、梅州西部—河源北部、云浮东北部和肇庆西部等地区发生极端降水的总场次达23 590场,占比只达到29%,沿海地区发生极端降水的总场次为55 315场,占比达到68%。极端降水由沿海到内陆呈现递减趋势,沿海发生极端降水远远多于内陆地区。极端降水在空间上大致呈现东、西、北部少,中、南部多的格局,极端降水由南向北呈带状递减。研究成果可为制定适应气候变化的水资源管理及防洪策略提供参考。 相似文献
11.
为探究极端降水的时空变化及其非平稳性特征,基于1972—2010年山美水库流域8个降水站点逐日降水数据,选取9个极端降水指数,利用Pre-Whitening Mann-Kendall(P-WM-K)方法分析流域极端降水的时空变化特征,并采用广义可加模型(generalized additive models for location,scale and shape,GAMLSS)检测极端降水的非平稳性特征。结果表明:在时间变化趋势上,极端降水频率指数中雨日数R10mm和大雨日数R25mm呈下降趋势,暴雨日数R5mm呈上升趋势,且上升趋势达到005显著性水平;除降水总量PRCPTOT外,其余强度指数呈上升趋势,且均达到 0.05显著性水平,其中极端降水量R95线性倾向率达到 30.5 mm/(10 a);在空间差异上,R50mm和极端降水强度指数在流域东南部呈现上升趋势,且上升趋势显著,西北部PRCPTOT下降较明显;R10mm和R25mm呈平稳特征,R50mm全流域约50%的站点呈现非平稳特征,且以均值非平稳为主,除PRCPTOT外,其余强度指数均以非平稳特征为主,且主要表现为均值非平稳。未来山美水库流域极端降水量和不确定性增加,灾害风险增大。 相似文献
12.
随着极端降水事件变率增强,洞庭湖流域频繁的极端洪旱事件严重威胁了地区人水和谐。基于洞庭湖流域28个国家气象站1961-2015年的逐日降水资料,采用RClim Dex模型定义阈值来识别极端降水事件,利用线性倾向估计法和集合经验模态分解(EEMD)组合的方法进一步分析了洞庭湖流域极端降水变化特征,由EEMD方法分解得到的各类极端降水指数的3个固有模态函数分量分别表现出3~6a、8~15a和21~27a的准周期。结果表明:洞庭湖流域极端降水频次峰值出现在6月,4-10月份极端降水频次之和占全年的82.7%,南岳和安化为极端降水高发带。洞庭湖流域除持续湿润日数CWD略有减小外,各项极端降水指数均表现出小幅上升趋势。在空间分布上,该流域东南部受山区地形地貌的影响,极端降水呈明显上升趋势。洞庭湖流域极端降水时空格局变化特征分析对流域水资源开发利用和水安全预警具有重要参考价值。 相似文献
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基于新疆1960—2011年的日降水量数据,选取持续干燥指数、持续湿润指数、年总降水量、强降水天数、强降水量、1 d最大降水量、5 d最大降水量和普通日降水强度8个极端降水指标,采用线性倾向率、Mann-Kendall突变检验及主成分分析法研究新疆极端降水的时空分布特征及演变趋势。结果表明:时间变化上,新疆极端降水的持续湿润指数均呈上升趋势,持续干燥指数呈下降趋势,表明新疆降水量总体呈增加趋势;空间变化上,南疆、北疆极端降水指标的年际变化表现出明显差异,北疆湿润指数大、年际变化率大,南疆湿润指数小、年际变化率小;极端降水指标基本上在1986年、1987年发生突变,各指标突变前后的变化率存在明显差异;时间上的主成分分析表明降水量整体增加,干燥程度下降;空间上的主成分分析表明,北疆降水量多于南疆,南疆较北疆干旱。 相似文献
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为研究汉江流域降水时空演变规律,基于汉江流域内23个气象站点1959~2019年的降水资料,采用线性趋势法、小波分析法、滑动平均差法和反距离权重法等多种统计分析方法,分析该流域的降水演变规律。结果表明:1959~2019年,汉江流域降水量呈现出不明显的上升趋势,在1978年、1989年和2001年检测出突变点,降水变化的主周期为26 a;汉江流域的多年平均降水量整体呈现出“东高西低、南高北低”的分布特征,不同年代降水量的空间分布特征差异较大。 相似文献
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昌马河流域降水时空变化规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
何爱红 《甘肃水利水电技术》2009,45(8):7-9
通过对昌马河流域降水和气温资料分析,得出该流域气温自1996年以后显著上升,但降水量的变化相对复杂,党河南山、疏勒南山一带降水量显著增加,走廊绿洲区降水量增加但趋势不显著,北部荒漠区降水量减少但不显著。并提出要正确认识气候变化可能带来的一系列负面效应问题,加强流域内水资源利用的统一管理及合理配置,用科学发展观处理好经济建设、人口增长与水土资源利用以及生态环境保护的关系,实现流域人与自然和谐发展。 相似文献
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研究区域极端降水演变对科学应对变化环境下区域水资源利用及防灾减灾具有重要意义。选取气候变化检测指数专家组(ETCCDI)定义的6个极端降水指数(最大持续干旱日数、最大持续降水日数、极端降水日数、极端降水总量、最大日降水量和日降水强度),采用线性趋势法和克里金插值法对珠江三角洲地区极端降水变化进行时空演变分析,并采用交叉小波识别大气环流异常因子(厄尔尼诺-南方涛动、北大西洋涛动、太平洋年代际振荡和印度洋偶极子)与极端降水的相关关系。结果显示:(1)除最大持续降水日数外,各极端降水指数均有不同程度增加,表明珠江三角洲地区极端降水正在增加,但变化不显著;(2)极端降水增加的站点主要集中在区域中部和北部,其中变化显著站点主要位于珠江口北部和区域北部;(3)不同气候态下各极端降水指数总体空间分布相似,但变化趋势空间差异较大,且变化幅度有所增加,表明随着年代际的推移极端降水越来越明显;(4)印度洋偶极子对最大持续干旱日数的影响最显著,而厄尔尼诺-南方涛动对其他极端降水指标的影响最显著。 相似文献
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金沙江,雅砻江(以下简称“金、雅”)是我国西南地区两条大河。本文应用水文气象学原理,在分析8400站年雨量资料的基础上,总结出了流域点暴雨的特性,并通过对十四年四十三场降雨过程的分析,找出了次暴雨的时空分布规律。同时还分析了流域降雨的环流形势和天气系统,以及地形对降雨的影响。以上成果为该地区水电工程的设计提供了依据。 相似文献
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研究雅砻江天然径流特征对流域内已建梯级水电站群工程运行、管理及水能开发规划具有重要参考意义。本文选取雅砻江流域特枯、偏丰、特丰三个典型年份,利用水量平衡方法还原河川天然径流量,综合运用基尼系数和径流贡献率两项指标,分析其天然径流量时空分布特征。结果表明:(1)特枯年份,各个站点基尼系数均介于0.30~0.39之间,天然径流年内分配相对均匀;偏丰和特丰年份,各个站点基尼系数均介于0.40~0.59之间,天然径流年内分配不均匀;特丰、偏丰和特枯年份,流域基尼系数均值分别为0.49、0.43和0.35,各站点天然径流年内分配不均匀程度与径流量正相关。(2)枯季,特枯、偏丰水年流域上、中、下游径流贡献率比例接近1∶1∶1,而特丰水年流域径流贡献率为上游下游中游;汛季和全年,特枯、特丰水年流域径流贡献率为上游下游中游,而偏丰水年流域径流贡献率比例接近1∶1∶1;总体呈现左岸径流量大于右岸径流量的分布格局。(3)雅砻江流域天然径流时间分布特征主要受降雨因素影响,而空间分布特征由降雨、地形和集水面积等多种因素共同决定。 相似文献
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赣江流域降水时空分布特征 总被引:1,自引:0,他引:1
基于赣江流域内44个站点的59年(1960~2018年)的逐月降水量资料,采用累积距平、滑动t检验、小波分析、EOF分解等方法,分析了赣江流域降水的时空分布、趋势、突变和周期特征.研究表明:赣江流域降水量年内分配不均,1~6月逐渐增多,6月以后急剧减少,降水量以18.8mm/10年的速率增多,降水量空间呈现‘中间少四周多’的分布;1991年降水出现了由少到多的突变,2002年为由多到少的突变,降水主周期为35年,并伴有6年、12年、18年的次周期;降水的前3个模态累积贡献率达82.9%,3种模态表征的降水分布主要为空间一致型、南北相反型、中部与南北相反型. 相似文献